論文の概要: RECITYGEN -- Interactive and Generative Participatory Urban Design Tool with Latent Diffusion and Segment Anything
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07057v1
- Date: Wed, 04 Feb 2026 22:09:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.408673
- Title: RECITYGEN -- Interactive and Generative Participatory Urban Design Tool with Latent Diffusion and Segment Anything
- Title（参考訳）: RECITYGEN - 潜在拡散・セグメントを考慮した対話型参加型都市デザインツール
- Authors: Di Mo, Mingyang Sun, Chengxiu Yin, Runjia Tian, Yanhong Wu, Liyan Xu,
- Abstract要約: 本稿では,テキストプロンプトを用いて都市環境の街路ビュー画像をインタラクティブに作成できる新しいツールであるRECITYGENを提案する。
北京のパイロットプロジェクトでは、ユーザがRECITYGENを使用して、進行中の都市再生プロジェクトの改善を提案する。
いくつかの制限にもかかわらず、RECITYGENは、よりダイナミックで包括的な都市計画方法への移行を示す公共の嗜好と整合する大きな可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.784498712655454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Urban design profoundly impacts public spaces and community engagement. Traditional top-down methods often overlook public input, creating a gap in design aspirations and reality. Recent advancements in digital tools, like City Information Modelling and augmented reality, have enabled a more participatory process involving more stakeholders in urban design. Further, deep learning and latent diffusion models have lowered barriers for design generation, providing even more opportunities for participatory urban design. Combining state-of-the-art latent diffusion models with interactive semantic segmentation, we propose RECITYGEN, a novel tool that allows users to interactively create variational street view images of urban environments using text prompts. In a pilot project in Beijing, users employed RECITYGEN to suggest improvements for an ongoing Urban Regeneration project. Despite some limitations, RECITYGEN has shown significant potential in aligning with public preferences, indicating a shift towards more dynamic and inclusive urban planning methods. The source code for the project can be found at RECITYGEN GitHub.
- Abstract（参考訳）: 都市デザインは公共空間とコミュニティの関与に大きな影響を及ぼす。
従来のトップダウンの手法は、しばしばパブリックなインプットを見落とし、デザインの願望と現実のギャップを生じさせます。
都市情報モデリングや拡張現実といったデジタルツールの最近の進歩は、都市デザインにより多くの利害関係者が関与するより参加的なプロセスを可能にしている。
さらに、ディープラーニングと潜伏拡散モデルにより、デザイン生成の障壁が低くなり、参加型都市デザインの機会がさらに高まった。
本稿では,現在最先端の潜在拡散モデルと対話型セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを組み合わせることで,ユーザがテキストプロンプトを使って都市環境の街路ビュー画像をインタラクティブに作成できる新しいツールRECITYGENを提案する。
北京のパイロットプロジェクトでは、ユーザがRECITYGENを使用して、進行中の都市再生プロジェクトの改善を提案する。
いくつかの制限にもかかわらず、RECITYGENは、よりダイナミックで包括的な都市計画方法への移行を示す公共の嗜好と整合する大きな可能性を示している。
プロジェクトのソースコードはRECITYGEN GitHubで見ることができる。
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